Hoyoung Yoon
Ewha Womans University · Social Sciences
About the Lab
Professor Hoyoung Yoon's research lab specializes in digital media and communication studies, focusing on the societal impacts of online information ecosystems. The lab investigates the spread of misinformation—particularly in health and youth-related domains—on social media platforms such as YouTube and Instagram, using mixed-methods approaches combining deep learning, computer vision, text mining, and network analysis. A key research direction involves developing automated detection systems for sensitive content, such as sexualized portrayals in broadcast media or harmful health misinformation, to support policy and platform interventions. The lab also examines crisis communication failures and institutional engagement in science dissemination, especially during public health emergencies like the MERS and COVID-19 outbreaks.
Research Overview
Research Output Trend
Figures are computed from collected data and may differ slightly.
Selected Papers
15BACKGROUND: A knowledge gap exists between the list of required actions and the action plan for countering cancer misinformation on social media. Little attention has been paid to a social media strategy for disseminating factual information while also disrupting misinformation on social media networks. OBJECTIVE: The aim of this study was to, first, identify the spread structure of cancer misinformation on YouTube. We asked the question, "How do YouTube videos play an important role in spreadin
본 연구는 방송 음악 프로그램을 대상으로 여성 신체 대상화 및 선정적 화면의 자동화된 검출을 위한 규칙을 찾는 연구이다. 그동안 사람에 의해 수동으로 연구되었던 화면 이미지를 자동화된 컴퓨터 알고리즘으로 추출하기 위해 어떠한 규칙을 적용해야 하는지 시험해 보았다. 연구는 2021년 3월 2째주에 지상파 3사 음악 프로그램에 방송된 걸그룹 브레이브걸스의 ‘롤린’ 댄스 화면을 대상으로 각 방송사 화면을 비교하며 진행되었다. 선행 연구에 기반하여 여성 신체가 대상화되는 이미지와 선정적 이미지를 12개의 화면 이미지로 구분하고, 방송 카메라 앵글이 이들 장면을 잡아낼 때 이전 화면과 달라지는 특질을 찾고자 하였다. 연구 방법으로는 영상 화면의 프레임 추출과 딥러닝에 기반한 YOLO4 객체 감지 알고리즘, 동작 감지 프레임워크인 MediaPipe를 활용하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 우선, 여성 신체가 대상화되는 화면에서는 장면 전환이 일어나면서 이전 화면 대비 화면에 등장
The purpose of this research is to examine one of the most effective approaches for locating niche tourism attractions that varies by people, using a methodology that combines statistical analysis, deep learning visual image detection, and text mining. Using 30,013 posts with the hashtag #Seoul in English, the analysis focused on the Instagram posts’ time, dominant color, image visual content, and hashtag to identify niche tourism attractions. The analysis result shows that Instagram posts hasht
BACKGROUND: Previous studies on COVID-19 scholarly articles have primarily focused on bibliometric characteristics, neglecting the identification of institutional actors that cite recent scientific contributions related to COVID-19 in the policy domain, and their locations. OBJECTIVE: The purpose of this study was to assess the online citation network and knowledge structure of COVID-19 research across policy domains over 2 years from January 2020 to January 2022, with a particular emphasis on g
본 연구는 2018년부터 2021년까지 신문 기사에 나타난 ‘어린이 유튜브’와 관련된 내용이 무엇인지 탐색하는 연구이다. 7,029건의 뉴스 기사 리드를 코로나 이전시기 1시기와 이후 시기 2시기로 나누어 텍스트 분석한 결과에 따르면, 코로나 이전 시기인 제 1시기 2018-19년에는 어린이와 관련된 유튜브 콘텐츠의 상업적 성공에 관심을 가지거나 사회적인 물의를 일으킨 사건에만 주목하는 선정성을 보인 반면, 코로나 시기인 제 2시기 2020-21년에는 비대면 행사와 관련된 내용이 있는 가운데, ‘어린이’를 가해자로 보거나 미숙함의 대명사로 쓰는 어린이 유튜브 관련 내용이 나타난 것으로 분석되었다. 제 1시기에 주로 나타난 단어들은 ‘유튜버’, ‘장난감’, ‘펭수’, ‘캐리’ 등 유명세가 높은 콘텐츠 생산자 단어들이었던 반면, 제 2시기에 주로 나타난 단어들은 ‘실시간’, ‘비대면/랜선’, ‘도서관’, ‘어린이날’ 등 콘텐츠 소비자 및 행사와 관련된 단어들이 많아 나타나고 있었다. 또
This study measured the impacts of failure in Crisis and Emergency Risk Communication (CERC) during the outbreak of a contagious Corona viral disease. The study measured the impacts by the number of individuals and hospitals exposed to the virus. The 2015 Middle East Respiratory Syndrome (MERS) outbreak in South Korea was used to investigate the consequences of CERC failure, where the names of hospitals exposed to MERS-CoV were withheld from the public during the early stage of virus diffusion.
Abstract Background Research into enhancing the effectiveness of information delivery in asynchronous video lectures remains sparse. This study analyzes the nonverbal teaching behaviours in asynchronous online videos, drawing comparisons between pre‐service and in‐service teachers (ITs). Objectives This research primarily aims to juxtapose the nonverbal teaching behaviours, such as arm extensions and body orientation, utilized by pre‐service teachers (PTs) and ITs within asynchronous online vide
본 연구는 한국 드라마의 소구력 요소 중 하나로 색채에 주목하여 한국 드라마 영상 특징을 원작과 리메이크 드라마에 대한 색채 비교에서 찾으려고 한다. 이를 위해 한국과 일본에서 각기 제작된 원작 및 리메이크 드라마 3쌍, 즉 6편의 드라마를 분석하였다. 원작과 리메이크 드라마를 비교함으로써 장르와 스토리 라인의 차이로 인해 나타날 수 있는 색채 차이를 최대한 통제하고, 동일 내용을 제작할 때 나타나는 실질적인 색채 차이를 규명할 수 있으며 또한 여러 편을 분석함으로써 체계적인 특징을 찾을 수 있다고 보았다. 특히 문화적 혼종 현상으로서 글로컬라이제이션이 일어나는 방식을 드라마의 색채 감성, 그 중에서도 명도와 채도 대비로 표현되는 표현의 문제로 보고 분석을 실시하였다. 분석의 측정 방식으로는 화면의 색상을 주조색 3개로 구분하고 가장 명도와 채도 차이가 큰 주조색간 차이를 맨하탄 거리와 유클리드 거리로 측정하였다. 이 두 개의 거리는 일반화된 공식으로 민코프스키거리라 불린다. 분석
본 연구는 어린이 애니메이션 프로그램의 화면 전환 페이싱을 디지털 이미지 프로세싱을 활용하여 분석했다. 4-6세 부모들을 대상으로 한 설문조사에 기반하여, 어린이들이 많이 시청한 18개 애니메이션 프로그램을 선택하고 이들 프로그램의 제작 국가를 구분하여 비교 분석했다. 18개의 프로그램 국내 11개와 해외 7개의 프로그램으로 분류되었는데, 이들을 분석한 결과 해외 프로그램이 더 빠른 속도의 페이싱 화면 전환이 나타났다. 페이싱 속도 차이는 영상 길이나 에피소드 특성을 고려하여 통제한 이후에도 유의미했다. 그 동안 한국 애니메이션의 장점이나 내용적 특성에 대한 분석이 부족했는데, 이 연구는 화면 전환 특성을 국내와 해외 프로그램으로 나누어 자동화된 전산처리 방법인 컴퓨테이셔널 방법을 활용하여 분석한 특징이 있다. 본 연구는 또한 한국 애니메이션이 상대적으로 느린 페이싱을 보이는 것을 밝혀냄으로써 어린이 인지 발달과 관련된 영상의 부정적인 영향과 관련된 논쟁에서 한국 애니메이션이 상대적
Asynchronous Video nonverbal behavior data
Research Areas
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